《改善低劑量CT三維重建圖像質量算法研究》是依託鄭州大學，由蔣慧琴擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：改善低劑量CT三維重建圖像質量算法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：蔣慧琴
- 依託單位：鄭州大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
利用三維重建圖像診斷是減少CT重複檢查的重要手段。本項目針對近年CT檢查所致公眾劑量負擔過高的現狀，研究基於低劑量CT掃描數據的三維重建圖像的質量改善算法，以期以最小的代價和劑量獲得最佳的診斷效果。擬首先設計一種適合分離X線量子噪聲和高頻診斷特徵的二維快速剪下波變換算法，進而套用該算法將多幅低劑量CT圖像並行轉化到剪下波變換域；其次建立區分表示高頻診斷特徵與噪聲係數的判別準則、設計噪聲估計方法和閾值處理方案，並基於對剪下波變換係數的自適應處理提出合適的濾波增強算法和層間插值算法，通過二者的有效結合解決因低劑量掃描導致的CT圖像序列的解析度下降和X-線量子噪聲問題；最後通過改善三維重建圖像的顯示質量達成提高臨床診斷精度的研究目標。本項目不僅有望為低劑量CT技術的臨床套用提供新的圖像後處理方法，而且可為基於剪下波變換的醫學圖像處理奠定必要的基礎。
結題摘要
該項目針對近年CT檢查所致公眾劑量負擔過高現狀，研究基於低劑量CT掃描數據的三維重建圖像的質量改善算法。已經利用多尺度分析理論，在充分比較小波變換和剪下波變換基礎上，設計並實現了適合分離X線量子噪聲和高頻診斷特徵的二維快速剪下波變換算法，並套用於圖像去噪、圖像增強、圖像壓縮等各個方面，相比以前已有的方法取得了更好的結果。該項目已經提出了層間匹配插值算法，提出了基於自適應噪聲方差估計的去除泊松噪聲算法，提出了改善低劑量CT三維重建圖像顯示質量的算法，提出了基於GPU的改進光線投射算法，並將這些方法綜合套用於改善低劑量CT圖像和低劑量鉬靶圖像的質量，取得了較好的質量改善效果，達成了預期研究目標。同時，該項目也提出了一系列圖像中的高速目標檢測算法，提出了基於低劑量CT圖像的肺結節分割方法，提出了一種基於低劑量CT圖像序列的三維肺實質分割方法，為低劑量CT圖像的臨床套用奠定了良好基礎。本項目研究成果理論上豐富了剪下波變換算法及套用領域，臨床套用上可望為安全影像診斷提供圖像後處理新方法。
